安価なAIがOpenAIとAnthropicのIPOを頓挫させる可能性がある

今回の決算シーズンでは、AIのコストが業績に現れ始めました。Meta、Shopify、Spotify、Pinterestはいずれも、AIと推論コストの上昇が利益率の低下要因であると指摘しました。Shopifyは、規模の経済は「LLMコストの増加によって部分的に相殺された」と述べています。

これは、OpenAIとAnthropicのIPO評価額の根拠となっている価格設定モデルのつけが回ってきたということです。両社の評価額はそれぞれ8000億ドル超と予測されています。これらの数字は、OpenAIとAnthropicが市場シェアと価格決定力を維持するという前提に基づいています。つまり、競合他社が容易に追いつけず、企業顧客が他に実質的な代替手段がないため、プレミアム価格を支払い続けるという前提です。

しかし、データはますます逆の方向を示しています。最先端のAIは豊富で安価になりつつあります。中国の研究所は、アメリカの研究所と同等の作業に対してその一部の料金しか請求していませんが、Nvidia、Cohere、Reflection、Mistralといった西側の競合他社は、中国のモデルには手を出さない企業向けに、より安価で、より小さく、より効率的な代替手段を構築しています。OpenAIとAnthropicが目論見書を提出する頃には、OpenAIの機密提出は早ければ今週にも行われる予定ですが、その評価額の中心的な前提はすでに失われている可能性があります。

コストの差は大きく、さらに拡大しています。企業のAI予算は急増しています。クラウドコスト企業CloudZeroが調査した企業の約45%は、2025年にAIに月額10万ドル以上を費やしたと回答しており、前年の20%から増加しています。その資金がどこに使われるかはますます重要になっています。AIベンチマーク企業Artificial Analysisは、主要なモデルすべてを同じ10の評価で実行し、総コストを追跡しています。各研究所の最も高性能なモデルについて、AnthropicのClaudeは4,811ドル、OpenAIのChatGPTは3,357ドル、DeepSeekは1,071ドル、Kimiは948ドル、ZhipuのGLMは544ドルでした。Claudeは、同じワークロードに対して最も安価な中国の代替手段よりも9倍近く高価です。

Googleでさえ、その主張をしています。今週のI/O開発者会議で、CEOのSundar Pichai氏は、「多くの企業がすでに年間トークン予算を使い果たしており、まだ5月だ」と述べ、同社のより安価なFlashモデルをその解決策として提案しました。Google Cloudの最大の顧客が、フロンティアモデルからGemini 3.5 Flashにワークロードの80%を移行した場合、年間10億ドル以上を節約できるとPichai氏は述べました。同社は、企業がより安価な選択肢を必要としていることを認めています。

そして、安価な代替手段はもはや後れを取っていません。昨年、米国テクノロジー株の暴落を引き起こした中国のAI研究所DeepSeekは、先月、次世代モデルのプレビューをリリースしました。このモデルは、コーディング、エージェンティック、知識ベンチマークにおいて、OpenAI、Anthropic、Googleの最新モデルと同等またはそれに近い性能を示しています。Moonshot、Xiaomi、Zhipuを含む他の中国の研究所のモデルも、過去4か月間で同様の能力レベルで出荷されています。

DatabricksのCEO、Ali Ghodsi氏は、この変化をリアルタイムで把握しています。同社のAIゲートウェイは、数千の企業顧客と彼らが使用するモデルの間に位置しており、Ghodsi氏によると、その製品からの収益は急増しています。

同氏によると、企業が展開している技術は「アドバイザーモデル」と呼ばれています。安価なオープンソースモデルがデフォルトとして大部分の作業を処理します。解決できないタスクに遭遇した場合、OpenAIまたはAnthropicのフロンティアモデルに呼び出しを許可するツールが提供されます。

「この方法でコストを非常にうまく抑えることができます」とGhodsi氏は述べています。

変化のスピードは目覚ましいです。開発者が単一のインターフェースを通じて数百のAIモデルにアクセスできるマーケットプレイスであるOpenRouterでは、中国のモデルの使用率は2024年の約1%から5月には60%以上に増加しました。

そして、ベンダーはコスト削減を製品として販売し始めています。FigmaのCEO、Dylan Field氏は、企業はAI導入の3つの段階を経ていると述べています。第一に、誰も使用しない。第二に、誰もが使用しなければならず、「文字通り、誰が最も多くのトークンを費やせるかの競争をしている」人もいる。そして第三に、「誰もが使いすぎている」という認識があり、削減しなければならない。同氏によると、多くの企業が現在この第三段階に入っています。Figmaは、顧客のトークン消費量を20〜30%削減する機能を販売しています。

## 米国 vs. 中国

コストの差は、両者の構築方法を反映しています。アメリカのフロンティア研究所は、数百億ドルの設備投資を投じ、Nvidiaが販売する最も高価なチップで、容量を十分に増やせない米国の電力網内で、ますます大規模なモデルをトレーニングしています。これらのコストは顧客に転嫁されます。中国の研究所にとって、制約が戦略となりました。チップの輸出制限の下で、彼らは積極的に最適化を余儀なくされ、より少ないコンピューティングで競争力のあるモデルをトレーニングし、より効率的に実行しています。

アメリカの研究所の最良の防御策は信頼です。銀行、防衛機関、その他の規制産業向けにAIモデルを専門に販売しているCohereのCEO、Aidan Gomez氏は、これらのバイヤーは価格に関係なく中国のモデルには手を出さないと述べています。Cohereの収益は、まさにそのセグメントへの販売により昨年6倍になりました。しかし、これはより広範な企業市場のごく一部にすぎません。セキュリティおよびコンプライアンス規則が緩い規制産業以外では、プレミアムを支払うことの正当性は薄れます。

アメリカの対応が形になりつつあります。AIブームから最も利益を得ているNvidiaは、現在、異なるモデルを公に推進しており、中国の選択肢とOpenAIおよびAnthropicのロックダウンモデルの両方の代替として、どの企業でも自社のサーバーで無料でダウンロードして実行できる独自のAIシステムをリリースしています。Reflection AIは、国内の代替手段を求める企業向けにアメリカのオープンソースモデルを構築するために、数十億ドル規模の評価額で資金調達しました。どちらも十分な資金力があり、明確に同じギャップ、つまりフロンティアよりも安価で、米国企業がすでに信頼しているインフラストラクチャに展開された、能力のあるモデルをターゲットにしています。

この変化に対する反対意見は、国家安全保障を根拠としてきました。しかし、その異議は実際には解消されつつあります。米政府のAI安全研究所でさえ、DeepSeekモデルをセキュリティとパフォーマンスにおいてアメリカのモデルに劣ると指摘しましたが、2025年1月のR1リリース以降、ダウンロードが1,000%近く増加したことを記録しています。

そしてAnthropic自身も、そのプレッシャーを認めています。5月に発表された政策論文で、同社は米国のモデルは中国のものより「数か月先を行っているだけ」であり、北京が「コスト面で世界的な採用で勝利している」と警告しています。

OpenAIはこれを異なって見ています。同社の考えに詳しい関係者によると、先月のGPT-5.5を含む新しいフロンティアモデルのリリースごとに、APIと製品の使用量が急増し、企業需要は彼らが「垂直の壁」と表現する状況で成長しているとのことです。オープンソースは低リスクのタスクでは役割を果たしますが、同社のコアビジネスを侵食しているわけではない、とこの関係者は述べています。価格圧力は、同社の懸念事項トップ10リストには入っていません。

しかし、匿名を希望したある企業のAI CEOは、異なる見解を示しました。成長は現実であると、「しかし、この技術が使用されていなければ、フロンティアではさらに速く拡大するだろう」と述べています。

これが、OpenAIとAnthropicが一般投資家に評価を求めるであろう市場です。それぞれほぼ1兆ドルの評価額で、S-1は、その倍率を正当化する企業収益の成長と集中を示す必要があります。しかし、評価額を正当化するプレミアムは、研究所が支配する必要のあるセグメントで最も速く侵食されています。